隨著AI的發(fā)展，也衍生出了AI產(chǎn)品經(jīng)理，那么AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理到底有什么不同？本文對此進行解析，一起來看看吧。

前兩天有人問我，AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理到底有什么不同？

我深知這兩個職位在表面上看起來很相似，但在實踐中卻有著明顯的區(qū)別。

在網(wǎng)上看了很多文章，有回答技術的，有回答商業(yè)案例的，參差不齊，綜合網(wǎng)絡的信息以及我的理解，我們就來聊聊五個不同點。

一、面向的對象不同

大部分互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品主要面向的是C端用戶，比如拼多多、美團等等，他們的產(chǎn)品直接面對個人，使用的策略多是以用戶增長為主，更多的注重用戶體驗；

而AI產(chǎn)品主要面向的是B端用戶，它們大部分并沒有一個具體的界面，只是一個接口暴露，更多的是調(diào)用AI產(chǎn)品來達到某種目的，比如說給用戶打標簽，做推薦等等。

比如微信的人臉識別相關接口。

（圖片來源于網(wǎng)絡）

二、使用的技術不同

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品更多是使用的研發(fā)技術，比如前后端，html、js、css、Java等，來實現(xiàn)前端頁面和后端邏輯。

而AI產(chǎn)品使用的更多是算法技術，部分巨型產(chǎn)品，他要求AI產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要懂算法技術還需要懂研發(fā)技術，妥妥的高技術型人才。

舉個例子：

假設我們要開發(fā)一款基于人工智能的智能語音助手產(chǎn)品。AI產(chǎn)品經(jīng)理會深入研究語音識別、自然語言處理等人工智能技術，并將其應用于產(chǎn)品的功能設計、算法優(yōu)化等方面，以提高回復的精確度。

而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理則會關注用戶界面的設計、市場調(diào)研以及產(chǎn)品的推廣策略，以確保產(chǎn)品能夠在市場上取得成功。

三、崗位邊界的不同

崗位邊界何從說起呢？主要是目前市面上人才需求的范圍比較模糊，我們都知道互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理要么是要求行業(yè)經(jīng)驗，要么要求產(chǎn)品經(jīng)理，但AI產(chǎn)品經(jīng)理有的是需要懂算法，有的不需要，有的對行業(yè)要求有很高的，參差不齊。

但從實際情況來看，如果B端，行業(yè)經(jīng)驗要求很大于算法，如果是C端，項目經(jīng)驗大于行業(yè)經(jīng)驗。

四、團隊協(xié)作的不同

AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理在團隊協(xié)作方面也有所不同。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理則需要與運營、市場等部門密切配合，確保產(chǎn)品的順利上線和推廣。

而AI產(chǎn)品經(jīng)理通常需要與研發(fā)、算法等部門緊密合作，共同推進產(chǎn)品的開發(fā)和優(yōu)化。

五、數(shù)據(jù)分析的角度不同

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理更注重用戶行為分析數(shù)據(jù)，他們通過收集和分析用戶反饋、市場趨勢等信息來指導產(chǎn)品的改進和創(chuàng)新。并同運營、市場等部門密切配合，確保產(chǎn)品的順利上線和推廣。

反觀AI產(chǎn)品經(jīng)理，由于人工智能技術的應用，大量的數(shù)據(jù)被用于訓練模型和優(yōu)化產(chǎn)品性能。他們需要能夠理解和分析這些數(shù)據(jù)，同時需要使用數(shù)據(jù)可視化工具、算法基礎知識和行業(yè)經(jīng)驗來幫助算法團隊更好地理解和利用數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)特征調(diào)整和調(diào)參讓模型達到最優(yōu)解。

最后的話

總的來說，AI產(chǎn)品經(jīng)理和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理在定義、職責、技術和用戶需求等方面存在著明顯的差異。AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備深厚的技術背景和對人工智能領域的了解，而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理則更加關注用戶需求和技術的結合。

無論是哪種職位，都需要不斷學習和提升自己的能力，以適應快速變化的科技行業(yè)。

希望帶給你一點啟發(fā)，加油。